发明专利 已授权

一种基于动态图卷积和空间注意力的点云语义分割网络

📄 申请号:CN202310254570.2 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2023-03-16
公开号
CN116246073B
公开日
2025-12-12
申请人
重庆理工大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

自动驾驶, 机器人导航, 三维重建, 智慧城市, 工业自动化

摘要

本发明公开了一种基于动态图卷积和空间注意力的点云语义分割网络,涉及点云语义分割特征提取技术领域。本发明包括以下步骤:输入N个点的F维点云X;构建局部动态图G=(V,ε)。本发明利用DenseNet思想拼接多个层次的特征来提高网络的拟合能力;通过最大池化和平均池化相结合的池化方法来获得全部局部图上最具有代表性的语义信息;并使用空间注意力机制挖掘空间语义信息,提取点之间的深层次语义相关性;通过移除空间转换网络的同时提出了一种新的边缘特征,降低网络的参数量;设计的GEConv模块可以丰富特征的多样性,引入的空间注意力模块,可以让网络学会关注更多重点信息。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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